EPI-USE Labs is leveraging over 42 years of SAP data expertise to launch an AI-native platform called Semantik that transforms complex enterprise data into a trusted, structured foundation for AI. Research shows that 95% of enterprise generative AI pilot projects fail to deliver measurable ROI or move to Production. This is often because the underlying data lacks semantic meaning; the AI simply does not understand what the raw, fragmented data in SAP means.
サマリー: EPI-USE Labsは42年以上にわたるSAPデータの専門知識を活用し、複雑なエンタープライズデータをAIのための信頼できる構造化された基盤へと変換するAIネイティブプラットフォームを発表しました。
セマンティック（semantic）とは:
セマンティック（意味論的）とは、データが持つ「意味」や「コンテキスト（文脈）」をAIが理解できるように構造化することを指します。
多くの企業は、エンタープライズAIから最大限の価値を引き出すことを経営層レベルで求められています。しかし研究によると、エンタープライズ生成AIのパイロットプロジェクトの95%は、測定可能なROIを達成できない、もしくは本番（Production）に移行できていません（MIT Media Lab / Project NANDA 2025 Report）。その主な原因は、基盤となるデータにセマンティックな意味が欠けていることにあります。AIは、SAP®内に存在する生データや断片化されたデータが何を意味しているのかを理解できません。重要な情報は、意味不明な名称やカラムを持つ数千の分断されたテーブルに散在しており、その結果としてビジネスコンテキストが失われています。AIが推測に頼る場合、誤ったフィールドを選択する可能性が高く、結果として経営層に誤った回答を提供してしまうリスクがあります。
この課題を解決するために、EPI-USE LabsはSemantikを発表しました。Semantikは、SAPおよび広範なエンタープライズ環境全体にわたって、信頼性の高い構造化されたセマンティック基盤を構築するために設計されたAIネイティブデータプラットフォームです。
「単に生データをクラウド環境へ移行するだけでは、自動的にインテリジェントになるわけではありません」とPaul Snyman（Head of Product Management, EPI-USE Labs）は述べています。「移行（migration）は投資ですが、その過程で構築されるセマンティックグラフこそがリターンです。企業はAIプラットフォームに数百万ドルを投資する前に、まずデータをAI対応（AI-ready）にする必要があります。」
ゼロから構築する一般的なAIスタートアップとは異なり、EPI-USE Labsはエンタープライズの業務構造を推測する必要がありません。世界1,900以上の組織が利用する業界トップクラスのデータ管理エンジンと42年以上のSAP経験を活用することで、最大98%のデータ関係を自動的にマッピングします。これにより、数ヶ月に及ぶ高コストな手作業を排除し、データの中にすでに存在する意味を即座に接続することで、AIエージェントが効果的に動作するためのビジネスコンテキストを提供します。
「私たちは23年以上にわたるSAPセマンティックの知見を活用し、AIがデータを機能的に理解できるようにするセマンティックレイヤーを提供しています」とDr Tiaan Scheepers（Head of Product Engineering）は述べています。「3,700以上のビジネスオブジェクト定義を活用しており、これによりユーザーは技術コードではなく自然言語や自動化されたワークフローでシステムとやり取りできます。」
さらにScheepers氏は次のように述べています。「例えばSAP Jouleを利用している場合、SemantikはJoule内からSemantikプラットフォームの機能を直接活用できる標準統合シナリオを提供します。テストデータのプロビジョニング、データプライバシー処理、データマスキングなどを実行できます。」
Semantikの発表により、EPI-USE Labsはエンタープライズデータのライフサイクル全体をカバーする一貫したAI駆動型プラットフォームを提供することになります。すべての機能は同一プラットフォーム上で動作し、同じ言語と同じインテリジェンスを共有しています。
「Semantikライフサイクルは、初期評価から継続的な運用、そして最終的な廃止まで、エンタープライズデータの完全な旅を表しています。このライフサイクルの中核にはフライホイール効果があります」とScheepers氏は述べています。「ライフサイクル全体で各製品が活用されるたびに、その結果が中央のナレッジグラフにフィードバックされ、プラットフォームのデータ理解は継続的に向上します。」
企業がAIを導入する際には極めて高いセキュリティが求められるため、Semantikは「グラスボックス」アプローチを採用しています。すべてのAI判断は追跡可能で、完全に監査可能かつ可視化されています。また、調整可能な自律性ダイヤルにより、AIエージェントは読み取り専用モードで動作することも、人間の承認を必要とする修正提案を行うことも可能であり、常にユーザーが制御権を保持できます。
「私たちはデータセキュリティとプライバシーを非常に重視しています」とScheepers氏は強調します。「SemantikはSOC 2およびISO 27001コンプライアンスを前提として設計されており、ホスティングもEPI-USE LabsのISO 27001認証プラットフォーム上で提供されています。」
顧客はSemantik Mapから導入を開始できます。これはエンタープライズデータ環境を自動的に、かつリスクなく読み取り専用でスキャンする機能です。Semantik Mapは単なる互換性チェックにとどまらず、詳細なセマンティックプロファイリング、ギャップ分析、データ品質評価を行い、クラウド移行の次のステップを計画するためのインサイトを提供します。
詳細は semantik.ai をご覧ください。